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Au sein d'un client du domaine bancaire, vous intervenez au sein de la DSI en qualité de Référent technique MLOps. Dans ce cadre, votre quotidien s'articule autour des missions suivantes : mettre en place l'outillage Datascience et MLOPS et identifier les patterns pour un usage global évaluer et adpoter de nouvelles technologies et méthodologie pour améliorer les processus MLOps et l'efficacité de l'équipe Diriger l'élaboration et la mise en oeuvre de pipelineSuperviser et encadrer une équipe technique, en fournissant une orientation technique, en fixant des objectifs et en assurant la montée en compétence des équipes interne Participer à l'exploration continue (étude d'opportunité, cadrage) et aider à estimer l'effort et la valeur délivrée par les choix de designs éligibles pour favoriser la priorisation par le Product Owner et le Pôle Utilisateur (évolutivité, testabilité, déployabilité...) Collaborer avec les parties prenantes internes pour comprendre les besoins métier et fournir des solutions ML efficaces et évolutives Décliner le cadre d’Architecture d’Entreprise(processus, normes, patterns …) et contribuer à son évolution Faciliter la prise de décision de manière collaborative sur la meilleure architecture (conformité, sécurité, risques...), avec un juste équilibre entre le respect de la cible d'entreprise et la réponse pragmatique au besoin Maitrise les objectifs visés par le cadre d'Architecture d’Entreprise et décrit des solutions qui s'y conforment et sont implémentables sous forme incrémentale dans les sprints Suivre et facilite la visibilité de la conformité des solutions de son périmètre par rapport à la stratégie d'entreprise Responsable de la documentation produit(s) en veillant à sa pertinence, fiabilité et sa cohérence avec les cadres de référence de l'architecture (processus, guides, patterns...).s / solutions MLOps pour l'entrainement, le déploiement et la surveillance des modèles ML

Notre client dans le secteur Énergie et ressources naturelles recherche un/une Data Scientist Confirmé H/F Description de la mission: Notre client acteur majeur du secteur des énergies cherche un consultant Data Scientist pour renforcer son équipe. Objectifs et livrables La Data Science consiste à extraire, analyser et valoriser les données issues de sources diverses, afin de résoudre des problèmes métiers ou de créer de nouvelles opportunités. Les compétences demandées pour réaliser une prestation de Data Science sont les suivantes : · Maîtriser les techniques de Data Exploration pour collecter, nettoyer et préparer les données avec une posture qui a pour objectif d’accompagner le métier dans la phase d’idéation. · Savoir réaliser des analyses exploratoires et descriptives des données, en utilisant des statistiques et des visualisations, pour identifier les tendances, les corrélations, les anomalies, les opportunités d'optimisation ou de création de valeur. · Concevoir, développer, tester et déployer des modèles de Data science adaptés aux problématiques métiers, en utilisant des approches variées (Optimisation, Machine Learning, Computer Vision, Generative AI, etc.). · Respecter les bonnes pratiques de MLops (versioning, monitoring, CI/CD, etc.) pour assurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des modèles en production. · Documenter et présenter les résultats des analyses et des modèles aux parties prenantes internes en utilisant des supports adaptés (rapports, dashboards, etc.). · Contribuer aux choix technologiques et à l’innovation. Contributions transverses : · Participer à la conception/maintenance des nouveaux outils/package communs à l’organisation. · Challenger la vision de l’équipe. · Participer aux CoP (Communautés de pratiques) et aux rituels d’équipes. Compétences requises : Pour mettre en place un développement en data science et IA, il faut disposer des compétences suivantes : · Compétences requises en data science : - maîtrise des outils statistiques et mathématiques, maîtrise des langages de programmation (Python de préférence) et des librairies de traitement de données sous-jacentes, capacité à collecter, nettoyer et analyser des données structurées ou non, compréhension des principaux algorithmes d'apprentissage automatique et de leurs applications. Compétences / Qualités indispensables : MLops (versioning, monitoring, CI/CD, etc.), clean code (expert), git hub (expert), Python (expert), TensorFlow (confirmé), PyTorch (confirmé), Azure ou AWS, connaissance des micro-services, Anglais courant, Deep learning Compétences / Qualités qui seraient un + : . Informations concernant le télétravail : 2 jours